jupyter跑Java，C++/C，R

最開始接觸Anaconda，應該是18年3月，還是在機器學習的時候用過，Anaconda是一個用于科學計算的Python發行版，支持 Linux, Mac, Windows系統，提供了包管理與環境管理的功能，可以很方便地解決多版本python并存、切換以及各種第三方包安裝問題。Anaconda利用工具命令conda來進行package和environment的管理，并且已經包含了Python和相關的配套工具。

Anaconda指的是一個開源的Python發行版本，其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。大家都是用jupyter跑python程序，運行的是ipython文件，聽過ijava嗎，在jupyter跑過R語言嗎？

Anaconda是python 和 R的集成開發環境

但是Jupyter Notebook 支持非常多的編程語言，而且可以直接運行這些語言的代碼

官方文檔：https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels

配置R

R是用于統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬于GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件，它是一個用于統計計算和統計制圖的優秀工具。簡單來說，R是一門統計計算語言，是一套開源的數據分析解決方案。

conda虛擬一個環境

conda create -n 虛擬環境名字

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然后一行搞定

conda install -c r r-essentials

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如果R包需要的指定版本的R，update就ok了

conda update r r=3.5.2

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輸入R就進入了終端，就證明了搞定了

在console里寫如下命令，下載必要的R包

install.packages(c('repr', 'IRdisplay', 'evaluate', 'crayon', 'pbdZMQ', 'devtools', 'uuid', 'digest')) devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')

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下載時，選擇服務器，香港的服務器離我近點，這些下R包就網速還ok

RStudio（簡稱RS）是一款R語言的IDE，R自帶的環境操作起來可能不是方便，而Rstudio很好地解決了這個問題，而且它還具有調試、可視化等功能，支持純R腳本、Rmarkdown (腳本文檔混排)、Bookdown (腳本文檔混排成書)、Shiny (交互式網絡應用)等。

安裝RS

conda install -c r rstudio

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配置Java

java要安裝jdk，java>9

jdk的安裝pass,網上大把

測試jdk是否安裝成功

java -version javac -version

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記得虛擬conda的Java虛擬環境

編譯iJava內核

> git clone https://github.com/SpencerPark/IJava.git > cd IJava/

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linux or mac chmod u+x gradlew && ./gradlew installKernel

windows gradlew installKernel

測試jupyter kernelspec list

官網：https://github.com/SpencerPark/IJava

在jupyter不用老是新建類，相對于iDEA，更加不錯，但是沒有IDEA的快捷鍵，只有一個tab提示

C++/C

就一行命令安裝一個內核

使用conda 安裝xeus-cling內核

conda install xeus-cling -c conda-forge

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C一樣

jupyter-c-kernel

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C++ Java Jupyter notebook

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